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    pk10怎么玩的: 用于迭代重建的方法和设备.pdf

    摘要
    申请专利号:

    3d精准预测 www.1e2e.net CN201310249820.X

    申请日:

    2013.06.21

    公开号:

    CN103514629A

    公开日:

    2014.01.15

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 17/00申请日:20130621|||公开
    IPC分类号: G06T17/00 主分类号: G06T17/00
    申请人: 密执安大学评议会; 通用电气公司; 滨湖圣母村大学; 普渡研究基金会
    发明人: 余宙; B.K.B.德曼; J-B.蒂博; D.帕尔; 付林; C.布曼; K.索尔; S.拉马尼; J.A.费斯勒; S.斯里瓦斯塔瓦
    地址: 美国密执安州
    优先权: 2012.06.22 US 13/531082
    专利代理机构: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 柯广华;王忠忠
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310249820.X

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.11.07|||2015.05.20|||2014.01.15

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    提供用于重建对象的图像(其包括图像元素)的方法。该方法包括:访问与这些图像元素关联的测量数据;引入辅助变量来将重建图像的原始问题变换为受约束的优化问题;以及使用乘数法对受约束的优化问题求解以创建子问题序列并且对该子问题序列求解。对该子问题序列求解包括通过优化第一目标函数而重建图像。该第一目标函数通过迭代地对近似优化问题的嵌套序列求解而优化。内循环迭代地优化对第一目标函数近似的第二目标函数,并且外循环利用第二目标函数的解来优化所述第一目标函数。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种用于重建对象的图像的方法,所述图像包括图像元素,所述方法包括:
    访问与所述图像元素关联的测量数据;
    引入辅助变量来将重建所述图像的原始问题变换为受约束的优化问题;
    使用乘数法对所述受约束的优化问题求解以创建子问题序列并且对所述子问题序列求解,其中对所述子问题序列求解包括通过优化第一目标函数而重建所述图像,其中所述第一目标函数通过迭代地对近似优化问题的嵌套序列求解而优化,并且其中内循环迭代地优化对所述第一目标函数近似的第二目标函数,并且外循环利用所述第二目标函数的解来优化所述第一目标函数。

    2.  如权利要求1所述的方法,其中,使用乘数法对所述受约束的优化问题求解以创建子问题序列并且对所述子问题序列求解包括使用扩展拉格朗日(AL)法对所述受约束的优化问题求解。

    3.  如权利要求1所述的方法,其中,引入辅助变量来将重建所述图像的原始问题变换为受约束的优化问题包括将辅助变量引入所述第一目标函数的数据不匹配项内,所述辅助变量对应于所述图像的正向投影。

    4.  如权利要求3所述的方法,其中,所述图像使用所述辅助变量连同与原始统计加权矩阵不同的加权矩阵来更新。

    5.  如权利要求1所述的方法,其中,引入辅助变量来将重建所述图像的原始问题变换为受约束的优化问题包括将所述辅助变量引入到所述第一目标函数的正则化项内,所述辅助变量对应于所述图像的变换。

    6.  如权利要求1所述的方法,其中,每个子问题的Hessian矩阵是近似移位不变的。

    7.  如权利要求1所述的方法,其中,对所述子问题序列求解包括迭代地更新所述图像的重建、所述辅助变量和拉格朗日乘数的变换。

    8.  如权利要求1所述的方法,其中,对所述子问题序列求解包括迭代地更新所述图像的重建、所述辅助变量和拉格朗日乘数的变换,其中所述辅助变量和所述拉格朗日乘数的变换具有封闭形式的解并且迭代地对所述图像的重建求解。

    9.  如权利要求1所述的方法,其中,对于所述外循环,每个迭代制定近似目标函数并且所述内循环迭代地优化所述近似目标函数。

    10.  如权利要求1所述的方法,其中,所述内循环的所述第二目标函数通过使用近似矩阵来对所述第一目标函数的数据不匹配项的Hessian矩阵近似而构造。

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    用于 重建 方法 设备
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